국내 자동차 전시장 등 오프라인 리테일 현장에서 방문객 통계를 수기로 집계하던 방식이 AI 기반 영상분석으로 대체되는 흐름이 나타나고 있다. AI 공간 분석 기업 딥핑소스는 국내 한 자동차 전시장에 적용해온 영상분석 솔루션에 가족 동반 등 고객 그룹을 자동 분류하는 기능을 확대 적용했다.
수기 집계의 한계, AI로 대체
기존에는 매장 직원이 고객 응대와 병행해 방문객 유형을 눈으로 관찰하고 손으로 기록해왔다. 이 방식은 실시간 기록이 어렵고 관찰자에 따라 분류 결과가 달라질 가능성이 있었다. 딥핑소스는 자체 원천 익명화 기술로 개인정보를 제거한 영상을 AI가 분석해 방문객 수·유형·동선·체류시간 통계를 자동 생성하는 방식으로 이를 대체했다. 얼굴 인식이나 개인 식별 없이 통계가 만들어진다는 점이 특징이다.
검증 절차 거쳐 기존 분석에 기능 추가
이번에 추가된 고객 유형 분류 기능은 기존 동선·체류시간·퍼널 분석에 더해진 것으로, 도입 전 AI 분석 결과와 수기 집계 결과를 비교 검증하는 절차를 거쳐 전환됐다. 김태훈 딥핑소스 대표는 “그동안 매장 현장에서 사람이 눈으로 관찰하고 손으로 집계해온 고객 유형 분석까지 AI로 대체하게 됐다”며 “반복적으로 수행되던 현장 수기 업무를 AI 기반으로 자동화했다는 점에서 의미가 있다”고 말했다.
이 같은 전환으로 현장 직원의 반복적 관찰·기록 업무가 줄고 고객 응대에 쓸 수 있는 시간이 늘어나는 효과가 기대된다. 딥핑소스는 이번 자동차 전시장 사례를 시작으로 향후 다른 오프라인 공간으로도 관련 기능 확대를 검토하고 있어, 개인정보를 보호하면서 현장 데이터를 자동으로 축적하는 방식이 리테일 업계 전반으로 번질지 주목된다.